12、广角内窥镜操作与肌腱力控制研究

广角内窥镜操作与肌腱力控制研究

在外科手术领域,随着技术的不断发展,机器人辅助手术逐渐成为研究热点。本文将围绕广角内窥镜的控制接口以及肌腱驱动内窥镜的肌腱力控制展开探讨。

广角内窥镜控制接口研究
系统架构与通信

在控制广角内窥镜的过程中,采用了ROS(机器人操作系统)框架,它起到连接控制输入接口和OpenGL场景的关键作用,能让用户相应地操纵虚拟相机。ROS运用发布 - 订阅系统,实现控制输入接口与OpenGL 360°场景之间的通信。具体而言,数据会被发送到ROS系统中特定命名的总线,即主题(topics)。ROS消息包含了发送到这些主题的数据。微控制器通过USB串行接口将消息发布到ROS主题,之后ROS节点(执行各种计算的进程)可以访问这些消息。微控制器发布的消息采用16位整数数组的格式,而OpenGL模拟作为一个节点,可以订阅ROS主题并读取传入数组中的数据。在固件中,指定了一个名为omniSimulation的新主题,设备接收到的数据会发布到该主题。

以下是相关的通信流程,用mermaid流程图表示:

graph LR
    A[微控制器] -->|发布消息| B(ROS主题: omniSimulation)
    B -->|数据访问| C[ROS节点: OpenGL模拟]
用户研究

研究的最终目标是探究广角内窥镜的最佳操作方法,为此设计了单手和双手两种控制接口。研究假设单手接口能提高用户的导航性能,且比双手接口更受青睐。
- 实验设置与过程

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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